Situación nacional al 17 de noviembre de 2020 con base en los datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica en —> (http://geovision.uned.ac.cr/oges/)
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title: "Trabjo final"
author: "Lic. Fernando Bermúdez Kuminev"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
social: menu
source_code: embed
vertical_layout: fill
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```{r setup, include=FALSE}
#-------------------- Paquetes --------------------
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(sf)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
#-------------------- Colores ---------------------
color_positivos <- 'brown'
color_activos <- 'blue'
color_recuperados <- 'green'
color_fallecidos <- 'violet'
color_nuevos_positivos <- 'yellow'
color_hospitalizados <- 'pink'
color_salon <- 'orange'
color_uci <- 'red'
#--------------------- Íconos ---------------------
icono_positivos <- 'fas fa-plus'
icono_activos <- 'fas fa-font'
icono_recuperados <- 'fas fa-grin-beam-sweat'
icono_fallecidos <- 'fas fa-user-minus'
icono_nuevos_positivos <- 'fas fa-user-md'
icono_hospitalizados_totales <- 'fas fa-building'
icono_hospitalizados <- 'fas fa-hospital'
icono_salon <- 'fas fa-bed'
icono_uci <- 'fas fa-heartbeat'
#--------------- Otros parámetros -----------------
# Separador para lectura de datos CSV
caracter_separador <- ','
```
```{r, include=FALSE}
#--------------- Archivos de datos ----------------
archivo_general_pais <- "https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_GENERAL.csv"
archivo_positivos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_POSITIVOS.csv'
archivo_activos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_ACTIVOS.csv'
archivo_recuperados_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_10_CSV_RECUP.csv'
archivo_fallecidos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_FALLECIDOS.csv'
```
```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos ---------------------
# Data frame de datos generales por país
df_general_pais <- read.csv(archivo_general_pais, sep = caracter_separador)
df_general_pais$FECHA <- as.Date(df_general_pais$FECHA, "%d/%m/%Y")
# Data frame de datos generales del país en la última fecha
df_general_pais_ultima_fecha <-
df_general_pais %>%
filter(FECHA == max(FECHA, na.rm = TRUE))
# Data frame de casos positivos por cantón
df_positivos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_positivos_cantones, sep = caracter_separador)
df_positivos_cantones <-
df_positivos_cantones_ancho %>%
pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "positivos")
df_positivos_cantones$fecha <- as.Date(df_positivos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
# Data frame de casos positivos por cantón en la última fecha
df_positivos_cantones_ultima_fecha <-
df_positivos_cantones %>%
filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
select(cod_canton, positivos)
# Objeto sf de cantones
sf_cantones <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_cantonal_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en cantones en la última fecha
sf_positivos_cantones_ultima_fecha <-
left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
arrange(desc(positivos))
```
```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos de distritos ---------------------
archivo_general_distritos <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_DISTRITOS.csv'
# Carga del archivo CSV en un data frame
df_general_distritos_sucio <- read.csv(archivo_general_distritos)
# Eliminación de filas y columnas que corresponden a encabezados, totales, etc.
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_sucio[-c(1:7), -c(1, 2, 4)]
# Cambio de nombre de las columnas
df_general_distritos_ultima_fecha <-
df_general_distritos_ultima_fecha %>%
rename(provincia = X.2,
canton = X.4,
distrito = X.5,
positivos = X.6,
recuperados = X.7,
fallecidos = X.8,
activos = X.9
) %>%
mutate_all(funs(sub("^\\s*$", NA, .))) %>% # Se llenan con NA las celdas con espacios vacíos
mutate(distrito = if_else(distrito == "El Carmen", "Carmen", distrito)) %>%
mutate(distrito = if_else(distrito == "Valle de La Estrella", "Valle La Estrella", distrito)) %>%
mutate(distrito = if_else(distrito == "La Amistad", "La Amistad", distrito)) %>%
fill(c(1,2)) # Se rellenan "hacia abajo" las columnas de provincia y cantón con valor NA
# Borrado de las filas con valor de NA o de "Sin información de distrito" en la columna de distrito
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[!is.na(df_general_distritos_ultima_fecha$distrito), ]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[df_general_distritos_ultima_fecha$distrito != 'Sin información de distrito', ]
# Conversión a integer de los tipos de datos de las columnas con cifras
df_general_distritos_ultima_fecha$positivos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$positivos)
df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados)
df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos)
df_general_distritos_ultima_fecha$activos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$activos)
# Objeto sf de distritos
# Capa simplificada
sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_distrital_ign_wgs84.geojson')
# Capa detallada
# sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_distritos_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en distritos en la última fecha
sf_general_distritos_ultima_fecha <-
left_join(sf_distritos, df_general_distritos_ultima_fecha, by = c('provincia', 'canton', 'distrito'))
```
Resumen
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Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
**Situación nacional al 17 de noviembre de 2020 con base en los datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica en ---> (http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**
Row {data-height=50}
-----------------------------------------------------------------------
### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "),
caption = "Total de casos positivos",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$activos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Total de casos activos",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Total de casos recuperados",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Total de casos fallecidos",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
Row {data-height=85}
-----------------------------------------------------------------------
### Hospitalizados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hospital, big.mark = ","), "", sep = " "),
caption = "Total de hospitalizados",
icon = icono_hospitalizados,
color = color_hospitalizados
)
```
### En salón {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$salon, big.mark = ","), " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$salon / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Hospitalizados en salón",
icon = icono_salon,
color = color_salon
)
```
### En UCI {.gauge}
```{r}
UCI <- ((df_general_pais_ultima_fecha$UCI / 359)* 100)
gauge(UCI, min = 0, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(
success = c(0, 39), warning = c(40, 79), danger = c(80, 100)
))
```
Row {data-height=100}
-----------------------------------------------------------------------
### Tabla de cantidades de casos en cantones
```{r}
st_drop_geometry(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>%
select(Provincia = provincia, Canton = canton, Distrito = distrito, Positivos = positivos, Recuperados = recuperados, Activos = activos, Fallecidos = fallecidos) %>%
DT::datatable(rownames = FALSE,
options = list(searchHighlight = TRUE,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)